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Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！

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WZ2NX ..是将WZ文件转换为NX（PKG4）的工具。 用法 WZ2NX /in:Data.wz /out:Data.nx /wzv:Classic /Ds /Di /wzn 选项 /in ：输入WZ的路径。 必需的。 /out ：输出NX的路径。 可选的; 默认为当前目录，名称为扩展名为.nx的WZ名称。 /wzv ：要使用的WZ密钥。 必需且必须是MSEA ， KMS ， KMST ， JMS ， JMST ， EMS ， GMS ， GMST ， TMS ， BMS ， Classic 。 /wzn ：切换。 指示输入的WZ是否未加密目录名称。 为MSEA，BMS和Classic指定此名称； 其他版本可能需要这样做。 如有疑问，请尝试不使用此开关。 如果不起作用，请尝试使用该开关。 /Ds ：切换。 允许将声音转储到输出NX中。 /Di ：切换。 允许将图像转储到输出

参考了美国模拟器件公司的器件手册和最新技术资料，系统地介绍模数转换器的基础知识，工作原理和应用技术，并选编了20多种具有代表性的集成模数转换器件的详细技术资料。